图像处理教程灰度阈值变换与二值化技巧详解

在MATLAB图像处理中，灰度阈值变换及二值化是重要的操作步骤。通过设定阈值或使用自动灰度阈值算法，可以有效地将图像转换为二值化形式，适用于各种图像处理应用。

四、灰度阈值变换及二值化Gamma 1.5 T为指定阈值BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为[0 ,1] thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值

自动阈值分割技术在图像处理中具有重要意义，常见的方法包括OTSU算法、KittlerMet算法、Niblack算法和Kapur算法。

本教程详细介绍了MATLAB中自动阈值分割的几种算法，包括OTSU算法、KittlerMet算法、Niblack算法和Kapur算法。

在图像处理中，图像的几何变换是一个重要的主题。包括图像平移、正变换和逆变换，以及形态学结构元素的创建和应用。这些技术在处理图像时起着至关重要的作用。

一、傅里叶变换/5、频率域图像增强I=fft2(x);%快速傅里叶变换I=fft2(x,m,n); x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。 I1=abs(I);%计算I的幅度谱I2=angle(I);%计算I的相位谱Y=fftshift(I);%频谱平移I=ifft2(x);%快速傅里叶逆变换I=ifft2(x,m,n);

Yanowitz和Bruckstein提出的二值化方法中，为了去除图像中的幽灵对象，可以使用后处理步骤。通过对每个打印对象边缘的平均梯度进行计算，并标记平均梯度低于阈值TP的对象为错误分类并删除。主要步骤包括：1. 使用（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声；2. 计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel边缘算子；3. 选择阈值TP的值；4. 对于所有4连通的打印组件，计算边缘像素的平均梯度，并去除平均边缘梯度低于阈值TP的打印组件。参考文献：Øivind Due Trier，Torfinn Taxt，1995年的文档图像二值化方法评估，详细信息请访问：http://citesee

自动阈值分割是Matlab图像处理中的关键技术之一，涵盖了OTSU算法、KittlerMet算法、Niblack算法和Kapur算法。这些算法通过自动确定阈值，实现了图像分割和优化。

这个函数用于对灰度图像进行二值化处理。引入的阈值误差会扩散到相邻像素，遵循Floyd & Steinberg或Stucky两种扩散矩阵之一。